## Klasifikasi Rimpang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-occurrence Matrix
Asep Zainal Alfarizi 1 , Enny Itje Sela 2 1,2 Informatika, Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta
1 zaenalasep91 @ gmail.com* , 2 ennysela@uty.ac.id

## Abstract
Rhizome is a modification of plant stems that grow under the soil surface and function as a storage place for food reserves. This plants have internodes that function produce new shoots and roots. Rhizomes are commonly used by people as spices in cooking and herbal medicine. Rhizomes have many types, such as ginger, sand ginger, fingerroot, turmeric, galangal, and curcuma. These types have similarities to each other, such as texture, shape, and color. These similarities can cause problems such as difficulty in identifying the type of rhizome. The solution to this problem is a computer system that can classify the type of rhizomes. The system in this research was built using the K-Nearest Neighbor method and Gray Level Co-occurrence Matrix texture feature extraction. Research data amounted to 500 images with ginger, sand ginger, fingerroot, turmeric, and galangal classes. The stages of this research are data collection, image resizing, conversion to grayscale, GLCM feature extraction, storing  the  extraction  results  into  dataframe,  dividing  data  into  train  data  and  test  data,  classification  with  K-NN,  and implement GUI to make operation easier. Accuracy results on this system get a value of 74% on test data and 64% on train data with value of K=11.
Keywords: image, GLCM, classification, k-nearest neighbor, rhizome

## Abstrak
Rimpang merupakan modifikasi dari batang tumbuhan yang tumbuh dibawah tanah dan berfungsi sebagai tempat penyimpanan cadangan  makanan.  Tanaman  ini  memiliki  ruas-ruas  yang  berfungsi  menghasilkan  tunas  dan  akar  baru.  Rimpang  biasa digunakan oleh masyarakat sebagai bumbu dalam masakan dan juga sebagai obat herbal atau jamu. Rimpang memiliki banyak jenis,  seperti  jahe,  kencur,  kunci,  kunyit,  laos,  dan  temulawak.  Jenis-jenis  tersebut  memiliki  kemiripan  antara  satu  dengan lainnya  seperti  tekstur,  bentuk,  dan  warna.  Kemiripan  tersebut  dapat  menimbulkan  masalah  seperti  kesulitan  untuk mengidentifikasi  jenis  rimpang.  Solusi  dari  permasalahan  tersebut  adalah  sebuah  sistem  komputer  yang  dapat mengklasifikasikan  jenis  rimpang.  Sistem  pada  penelitian  ini  dibangun  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dan ekstraksi ciri tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix . Data penelitian berjumlah 500 citra dengan kelas jahe, kencur, kunci, kunyit, dan laos. Tahapan penelitian ini yaitu pengumpulan data, mengubah ukuran citra, konversi ke grayscale , ekstraksi ciri GLCM, menyimpan hasil ekstraksi kedalam dataframe , membagi data kedalam data train dan data test , klasifikasi dengan K- NN, dan implementasi GUI untuk memudahkan dalam pengoperasian. Hasil akurasi pada sistem ini mendapatkan nilai sebesar 74% pada data test dan 64% pada data train dengan nilai K=11.
Kata kunci: citra, GLCM, klasifikasi, k-nearest neighbor , rimpang
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Rimpang ( Rhizome ) merupakan modifikasi dari batang tumbuhan  yang  tumbuh  dibawah  tanah  dan  berfungsi sebagai tempat penyimpanan cadangan makanan, serta memiliki ruas-ruas yang berfungsi menghasilkan tunas dan  akar  baru.  Rimpang  atau  masyarakat  biasa menyebut  dengan  empon-empon  memiliki  manfaat yang begitu banyak, umumnya tanaman ini digunakan sebagai  penyedap/bumbu  masakan.  Dalam  bidang kesehatan, rimpang juga biasa digunakan sebagai obat herbal  atau  jamu  yang  dapat  mengobati  berbagai penyakit.
Rimpang  memiliki  banyak  jenis  dan  setiap  jenisnya memiliki  khasiat  dan  kegunaanya  masing-masing. Tanaman  ini  memiliki  ciri-ciri  atau  karakteristik hampir  sama,  seperti  dari  bentuk,  warna,  dan  tekstur. Karakteristik  yang  hampir  sama  inilah  yang  dapat membuat  orang  keliru  dalam  mengklasifikasikan jenisnya.  Penelitian  [1]  membuat  survei  untuk
mengetahui  pemahaman  orang  tentang  jenis  rimpang dalam  bentuk  kuisioner  dengan  peserta  56  orang, dimana  28  orang  jawaban  salah,  16  orang  jawaban ragu-ragu,  dan  12  orang  jawaban  benar.  Akibat  dari kekeliruan dalam klasifikasi rimpang yaitu penggunaan yang  tidak  tepat  ketika  digunakan  sebagai  bumbu masakan,  hal  ini  akan  membuat  cita  rasa  masakan berubah. Akibat lain yang ditimbulkan yaitu gangguan kesehatan,  karena  apabila  pemakaian  rimpang  untuk bahan obat tidak tepat maka akan menyebabkan risiko kesehatan. Terdapat permasalahan dalam mengklasifikasikan  jenis  rimpang,  maka  harus  ada solusi  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut. Kemajuan  teknologi  dapat  dimanfaatkan  untuk efisiensi  dan  kemudahan  dalam  melakukan  berbagai tugas di  kehidupan  sehari-hari dan hal  ini mengakibatkan  orang-orang  mulai  mengembangkan berbagai  macam  teknologi  yang  dapat  membantu pekerjaan  [2].  Bidang  pembelajaran  mesin/ machine learning merupakan sistem komputer yang dilengkapi
dengan algoritma matematika yang melalui pembelajaran dari data dan menghasilkan prediksi [3], [4].  Salah  satu  bentuk  kemajuan  teknologi  yang dijadikan  solusi  untuk  permasalahan  tersebut  adalah membuat  sistem  komputer  untuk  mengklasifikasikan citra rimpang dengan ekstraksi ciri GLCM dan metode K-NN.
K-NN  termasuk  salah  satu  metode  klasifikasi  dengan perhitungan  matematika  yang  sederhana,  yaitu menggunakan perhitungan jarak Euclidean , Manhattan , atau Minkowski . Algoritma ini menghitung kedekatan  atau  kemiripan  data  sehingga  cocok digunakan  untuk  klasifikasi  atau  melakukan  prediksi suatu data kedalam kelas tertentu. GLCM menangkap hubungan antar piksel pada citra sehingga memungkinkan  memperoleh  informasi  tekstur  secara detail.  GLCM  dapat  digunakan  untuk  mengekstraksi berbagai  fitur  pada  citra  seperti Homogeneity, Contrast, Correlation, Energy, IDM, dan Entropy.
Sebuah  citra  memiliki  karakteristik  unik  yang  dapat dibedakan  dengan  objek  lainnya  yang  disebut  fitur. Informasi  dari  sebuah  citra  diekstrak  kemudian digunakan sebagai parameter masukan untuk membedakan  antara  objek  atau  citra  satu  dengan lainnya  dalam  proses  identifikasi  atau  klasifikasi  [5]. Dengan ekstraksi fitur, dapat diekstrak informasi atau fitur dari sebuah gambar yang dapat digunakan sebagai referensi  untuk  membedakan  dengan  gambar  lain  [6]. Ekstraksi  fitur  yang  dapat  diimplementasikan  pada sebuah  citra  digital  yaitu  ekstraksi  bentuk,  ekstraksi tekstur,  dan  ekstraksi  warna.  Ekstraksi  ciri  tekstur adalah  fitur  yang  didapatkan  dengan  menggali karakteristik sebuah citra dari susunan permukaan citra yang  menyimpan  informasi  yang  dapat  dimanfaatkan [7]. Ekstraksi fitur dilakukan sebelum proses klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor .
Penelitian  ini  mengimplementasikan  ekstraksi  fitur GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  untuk memperoleh  informasi  fitur  dari  citra  dan  metode  K- NN ( K-Nearest Neighbor ) untuk melakukan klasifikasi berdasarkan fitur yang didapat. Metode ekstraksi fitur GLCM memanfaatkan komputasi statistik berdasarkan nilai piksel gambar dan korelasi antara dua piksel pada jarak dan arah sudut yang sudah ditentukan [8]. K-NN adalah  suatu  algoritma  pembelajaran  mesin  bekerja dengan  cara  menghitung  jarak  antara  data  uji  dengan data  latih  [9]. K-Nearest  Neighbor termasuk  dalam supervised  learning dimana  hasil  dari instance yang baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari kategori  k-tetangga  terdekat  [10].  Jarak Euclidean diterapkan  untuk  menghitung  dan  mengetahui  jarak objek.
Penelitian  [6]  menggunakan support  vector  machine untuk    melakukan  klasifikasi  terkait  tanaman  obat herbal.  Data  yang  digunakan  yaitu  rimpang  lengkuas, kunyit, temulawak, dan jahe. Penelitian ini menggabungkan  beberapa  ekstraksi  ciri,  yaitu Color Histogram untuk warna, Sobel untuk bentuk, dan Gray
Level  Co-Occurrence  Matrix untuk  tekstur.  Data berjumlah  430  untuk  setiap  jenis  rimpang  sehingga keseluruhan  berjumlah  1720  citra  dan  dibagi  menjadi 80% train dan  20% test .  Pengujian  dilakukan  dengan 120 citra baru untuk setiap jenis rimpang. Nilai akurasi lengkuas  53,3%,  kunyit  93,3%,  temulawak  60%,  dan jahe 73%.
Penelitian  [1]  menggunakan  metode  CNN  VGG-16 untuk  klasifikasi  rimpang  dengan  data  berjumlah  250 citra dan setiap kelas berjumlah 50 citra jahe, kencur, kunyit,  lengkuas  dan  temulawak.  Proses  training  dan validation  menggunakan  20  epoch  dan  learning  rate 0,0001.  Proses  testing  menggunakan  50  citra menunjukkan akurasi 0.9.
Penelitian  [11]  mengklasifikasikan  4  jenis  rempah kunyit,  temulawak,  jahe  dan  lengkuas  dengan algoritma Naïve  Bayes .  Tahapan  penelitian  yaitu preprocessing citra, segmentation ,  ekstraksi  fitur, klasifikasi, dan pengujian performa. Tahap preprocessing yaitu  mengubah  RGB  to Grayscale , metode  Otsu  digunakan  dalam segmentation dengan thresholding , RoI ( Region of Interest ) diterapkan untuk menghasilkan perkalian piksel. Mendapatkan fitur dari ekstraksi Grey Level Co-occurrence Matrix) dan RGB ( Red, green, blue ). Pengujian performa menerapkan K- fold  cross  validation menghasilkan  akurasi  52% dengan K=10.
Penelitian [12] membuat sistem dengan metode KNN (K-Nearest  Neighbor) dan  SVM (Support  Vector Machine) untuk pengenalan jenis rimpang. Ada 3 jenis rimpang  yang  digunakan  yaitu  lengkuas,  jahe,  dan kunyit. Data citra yang digunakan berjumlah 150 citra untuk  pelatihan  dan  30  citra  untuk  pengujian . Pengujian diterapkan pada 3 jenis rimpang dari data uji untuk  mengetahui  akurasi  dengan  menggunakan metode  SVM  dan  KNN.  Fitur  bentuk  terdiri  dari eccentricity,  perimeter,  area,  metric,  mayor  axis, dan minor  axis .  Fitur  tekstur  mencakup correlation, contrast,  homogeneity, dan energy .  Hasil  akurasi tertinggi terdapat pada metode SVM+KNN K=2 yaitu sebesar  85%  dengan  kombinasi  ekstraksi  bentuk  dan tekstur.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  penelitian.  Dimulai dengan  pengumpulan  data  citra. Preprocessing yang meliputi resize dan  konversi  citra  ke grayscale . Ekstraksi  ciri  tekstur  dengan  GLCM  dan  menyimpan hasil ekstraksi ke dataframe . Membagi data train dan data test. Klasifikasi  dengan  metode  KNN.  Terakhir adalah implementasi GUI menggunakan Tkinter.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.2. Data Penelitian
Sumber  data  untuk  penelitian  ini  merupakan  data primer. Data didapatkan dengan mengambil foto objek menggunakan kamera smartphone. Objek ditempatkan diatas  kertas  berwarna  putih.  Jarak  objek  dengan kamera sekitar 10 cm dan difoto dengan mengaktifkan flash. Data berupa citra dengan format JPG.
Data  pada  penelitian  ini  menggunakan  lima  jenis rimpang,  yaitu  jahe,  kencur,  kunci,  kunyit,  dan  laos. Untuk setiap jenis rimpang berisi 100 data citra dengan keseluruhan  data  berjumlah  500  citra.  Contoh  data penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Penelitian Citra Kelas/label Jahe Kencur
Kunci Kunyit Laos 2.3. Preprocessing
Tahapan  ini  meliputi  dua  proses  yaitu resize dan grayscale . Resize atau mengubah ukuran citra menjadi 300x300  piksel.  Proses resize dilakukan  dengan maksud  supaya  citra  yang  akan  diekstrak  mempunyai size yang sama. Selain itu juga dapat mengurangi waktu pemrosesan.
Selanjutnya adalah proses konversi citra ke grayscale. Proses ini akan menghasilkan citra grayscale atau citra dengan warna abu-abu. Citra grayscale akan digunakan sebagai masukan dalam tahapan ekstraksi GLCM.
2.4. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
GLCM  memperhitungkan  pasangan  dua  piksel  citra didasarkan  pada  jarak  dan  orientasi  sudut.  Dengan jarak  yang  sudah  ditentukan  yaitu  1  piksel,  orientasi dibuat dengan empat arah sudut: 0°, 45°, 90°, dan 135° [6]. GLCM digunakan karena memiliki kekuatan dalam menangkap citra dalam resolusi yang sama ketika ada proses  rotasi  [13].  Metode  ini  memiliki  fitur/properti seperti Homogeneity,  Contrast,  Correlation,  Energy, IDM, dan Entropy.  Homogeneity menghitung  tingkat homogenitas  abu-abu  dalam  suatu  citra  [14] . Correlation merepresentasikan  keterkaitan  linear  dari derajat  citra  keabuan  dengan  nilai  antara  -1  sampai dengan  1  [15]. Contrast mengukur  frekuensi  spasial dan  perbedaan  tinggi  rendahnya  suatu  piksel  yang dihasilkan dari perbedaan moment GLCM dari sebuah citra  [16] .  Energy mengukur  konsentrasi  pasangan intensitas pada matriks GLCM [17].
Langkah-langkah  pembuatan  matrik  GLCM  yaitu membuat  area  kerja  atau framework  matrix , menentukan  nilai  sudut  dan  jarak,  membentuk  matrik kookurensi  dengan  mengisi framework  matrix , membuat symmetric  matrix dengan menjumlahkan matrik  kookurensi  dengan  matrik transpose ,  dan melakukan normalisasi pada matrik sehingga menghasilkan  nilai  matrik  antara  nol  sampai  dengan satu.  Dari  matrik  yang  sudah  dinormalisasi,  bisa didapatkan  fitur  teksturnya  seperti Homogeneity,
Correlation,  Contrast, dan Energy .  Parameter  yang digunakan pada GLCM pada penelitian ini yaitu jarak ditentukan  1  dan  sudut  ditentukan  0°,  45°,  90°,  dan 135°.  Properti  yang  diterapkan  pada  GLCM  yaitu Correlation, Homogeneity, Contrast, dan Energy.
2.5. Pembagian Data
Tahapan  pembagian  data  merupakan  proses  membagi dataset  menjadi  dua  bagian  yaitu  data train dan  data test . Data train digunakan untuk pelatihan, sedangkan data test digunakan  untuk  pengujian.  Pada  penelitian ini,  membagi  data train sebesar  90%  dan  data test sebesar 10%. Detail pembagian data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembagian Data Jumlah Kelas/label Data train Data test
90 10 Jahe 90 10 Kencur 90 10 Kunci 90 10 Kunyit 90 10 Laos

## 2.6. K-Nearest Neighbor
K-NN  merupakan  metode  klasifikasi  terhadap  suatu objek  dengan  objek  lain  dengan  jarak  paling  dekat berdasarkan  data  pembelajaran  yang  diproyeksikan kedalam  ruang  multi  dimensi,  dimana  setiap  dimensi menunjukkan  karakteristik  data  [18].  Metode  ini memerlukan nilai K dan metrik jarak. Pada penelitian ini, nilai K ditentukan antara 1 sampai dengan 15 untuk mencari  akurasi  terbaik.  Metrik  jarak  menggunakan Euclidean distance, yang dapat dilihat pada persamaan (1).
𝐷𝑥𝑦 =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan D adalah jarak. x adalah data training . y adalah data testing . n adalah  jumlah  atribut  antara  1  sampai dengan n . i adalah atribut antara 1 sampai dengan n .
2.7. Implementasi GUI Tkinter
Penelitian  ini  mengimplementasikan  GUI  untuk memudahkan pengguna dalam mengoperasikan sistem. GUI  yang  dibuat  mengunakan library tkinter  dengan bahasa pemrograman python . Dalam GUI proses yang dilakukan  yaitu input citra, resize citra, grayscale , ekstraksi ciri, dan pengujian.
Pada  tampilan  GUI  terdapat  beberapa    tombol,  yaitu tombol  untuk  memilih  citra  yang  ingin  diprediksi, tombol  untuk  melakukan  pemrosesan,  dan  tombol untuk  keluar  dari  program.  Pada  GUI  juga menampilkan  hasil  ekstraksi  GLCM,  menampilkan hasil perhitungan jarak Euclidean distance antara citra baru dan citra pada data latih, dan menampilkan hasil klasifikasi jenis rimpang. Proses pengujian menggunakan model yang sudah disimpan menggunakan library pickle .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  citra  yaitu preprocessing. Preprocessing dilakukan untuk mengolah citra sebelum tahapan ekstraksi ciri. Tahapan ini  meliputi resize citra  ukuran  300x300  piksel  dan konversi citra ke grayscale . Hasil tahapan preprocessing dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Resize dan Grayscale Citra Laos
Selanjutnya melakukan ekstraksi GLCM. Pada Tabel 3 menunjukkan  hasil  ekstraksi  pada  sebuah  citra  laos. Untuk satu buah citra akan memiliki 16 fitur,  dimana jumlah  ini  diperoleh  dari  4  properti  GLCM  dengan setiap  properti  memiliki  4  sudut.  Hasil  ekstraksi  dari seluruh  citra  akan  disimpan  kedalam dataframe dan kemudian dilakukan pembagian data dengan 90% data train dan 10% data test .
Tabel 3. Hasil Ekstraksi GLCM Citra Laos
Correlation Homogeneity Contrast Energy 0 0.964087 0.172179 257.129164 0.017939 45 0.943323 0.157814 406.570888 0.017284 90 0.955524 0.165248 318.82825 0.017705 135 0.950786 0.161386 353.033053 0.017479
Tahapan berikutnya adalah klasifikasi dengan metode KNN.  Tahapan  ini  menggunakan  data train untuk melakukan  pelatihan  atau  mempelajari  hubungan antara fitur dengan label dan data test untuk melakukan pengujian serta mengetahui kinerja atau akurasi sistem. Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  pada data train dan data test . Eksperimen dilakukan dengan memasukkan  nilai  K  antara  1  sampai  15.  Tabel  4 menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi  tertinggi  pada  data train sebesar 1.0 dengan nilai K=1 dan pada data test sebesar 0.74 dengan nilai K=11 dan K=15.
Tabel 4. Akurasi pada Data Train dan Data Test
Nilai K Akurasi Train Akurasi Test 1 1.0 0.64 2 0.7933333333333333 0.6 3 0.8022222222222222 0.6 4 0.7422222222222222 0.66 5 0.7133333333333334 0.7 6 0.7088888888888889 0.72 7 0.6977777777777778 0.72 8 0.6844444444444444 0.66 9 0.6666666666666666 0.68 10 0.6622222222222223 0.7 11 0.6488888888888888 0.74 12 0.6333333333333333 0.7
13 0.6422222222222222 0.7 14 0.64 0.68 15 0.6244444444444445 0.74
Evaluasi  performa  model  klasifikasi  menggunakan confusion  matrix yang  menunjukkan  perbandingan hasil klasifikasi actual dengan prediksi yang diberikan oleh model [19]. Pada confusion matrix menampilkan kelas/label  yang  diprediksi  benar  dan  diprediksi kedalam  kelas  lain. Confusion  matrix tersebut menampilkan  hasil  pengujian  pada  data test dengan nilai K=11, dengan jumlah data sebesar 50. Pada Tabel 5  menunjukkan  Jahe  diprediksi  benar  sebesar  10, Kencur  diprediksi  benar  sebesar  8,  Kunci  diprediksi benar sebesar 6, Kunyit diprediksi benar sebesar 5, dan Laos diprediksi benar sebesar 8. Jadi, untuk setiap kelas mendapat akurasi sebesar 100% untuk Jahe, 80% untuk Kencur, 60% untuk Kunci, 50% untuk Kunyit, dan 80% untuk Laos.
Tabel 5. Confusion Matrix True Prediction Jahe Kencur Kunci Kunyit Laos Jahe 10 0 0 0 0 Kencur 1 8 1 0 0 Kunci 2
1 6 1 0
Kunyit 4 1 0 5 0
Laos 0 0 1 1 8
Dengan confusion  matrix ,  bisa  dicari  nilai precision , recall , f1-score ,  dan  akurasi.  Tabel  6  menunjukkan hasil  pengujian  data test dengan  nilai  K=11 mendapatkan  nilai average precision sebesar  0.77, average recall sebesar 0.74, average f1-score sebesar 0.74, dan akurasi sebesar 0.74. Dari nilai-nilai tersebut dapat diketahui bahwa sistem mampu mengklasifikasi beberapa  citra  rimpang  dengan  benar,  tetapi  masih belum  sepenuhnya  sukses  dalam  menyelesaikan masalah  yang  ada.  Nilai  tersebut  didapatkan  dengan persamaan  (2),  (3),  (4),  dan  (5)  dan  dilakukan  rata- rata/ average .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁+𝐹𝑃 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5) Tabel 6. Hasil Pengujian Nilai K=11 Precision Recall F1-score Support Jahe 0.59 1.00 0.74 10 Kencur 0.80 0.80 0.80 10 Kunci 0.75 0.60 0.67 10 Kunyit 0.71 0.50 0.59 10 Laos 1.00 0.80 0.89 10 Accuracy 0.74 50 Macro avg 0.77 0.74 0.74 50 Weighted avg 0.77 0.74 0.74 50
Tabel 7 menunjukkan perbandingan dengan penelitian terdahulu.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa akurasi kurang sebaik beberapa penelitian lain. Hal ini bisa diakibatkan karena kualitas citra yang  digunakan tidak  sebaik  penelitian  lain,  metode  ekstraksi  yang digunakan  hanya  GLCM,  dan  jumlah  data  yang digunakan tidak sebanyak penelitian lain.
Tabel 7. Perbandingan dengan Penelitian Terdahulu Judul Metode Data Akurasi Klasifikasi Rimpang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Ciri
Gray  Level  Co- occurrence Matrix GLCM  dan KNN jahe, kencur, kunci, kunyit, dan laos
74% Klasifikasi Tanaman Obat Herbal Menggunakan Metode Support Vector Machine SVM, Color Histogram,
Sobel, dan GLCM lengkuas, kunyit, temulawak,  dan jahe
77,6% Klasifikasi Rimpang Menggunakan Convolution Neural Network CNN VGG- 16 jahe, kencur,
kunyit, lengkuas, dan temulawak 90% Klasifikasi rempah rimpang berdasarkan ciri warna  rgb  dan tekstur glcm menggunakan algoritma naive bayes
Naïve Bayes,
GLCM , dan RGB kunyit, temulawak, jahe, dan
lengkuas 52% Klasifikasi Citra Rimpang Menggunakan Support Vector Machine  dan  K- Nearest Neighbor KNN, SVM, eccentricity, perimeter,
area, metric, mayor  axis, minor  axis,
dan GLCM lengkuas,  jahe, dan kunyit
85%
Setelah mengetahui hasil pengujian, selanjutnya adalah tahapan pembuatan GUI. Antarmuka GUI (Gambar 3) yang dibuat memiliki tiga tombol, yaitu Pilih Gambar, Proses,  dan  Close.  Tombol  Pilih  Gambar  berfungsi untuk  mencari  lokasi  gambar  yang  ingin  diproses. Tombol Proses digunakan untuk melakukan pengujian gambar, menampilkan hasil ekstraksi, hasil Euclidean distance ,  dan  hasil  klasifikasi.  Tombol  Close digunakan untuk keluar dari program. Hasil pengujian dapat  dilihat  pada  Gambar  4,  dimana  gambar  yang dipilih  adalah  citra  Laos  dan  sistem  mengklasifikasi citra  tersebut  sebagai  citra  Laos.  Dengan  demikian aplikasi tersebut mampu berjalan dengan baik.
Aplikasi  tersebut  dapat  dijalankan  melalui  perangkat desktop.  Pada  tampilan  aplikasi,  terdapat  tabel  yang akan  menampilkan  hasil  ekstraksi  dari  citra  dan  hasil perhitungan  jarak Euclidean serta  kelas  aktual.  Pada aplikasi ini nilai K yang ditentukan adalah 11, sehingga sistem akan mengambil 11 data dengan jarak terdekat dan melabeli data baru dengan mayoritas kelas pada 11
data tersebut. Dengan dibuatnya GUI, maka pengguna akan  diberi  kemudahan  dalam  berinteraksi  dengan sistem,  pengguna  tinggal  menekan  tombol-tombol yang  ada  pada  antarmuka  untuk  melakukan  tugas
tertentu,  serta  pengguna  dapat  memahami  informasi dengan  mudah  melalui  elemen  seperti  tabel.  Aplikasi yang dibuat diharapkan dapat dijadikan bahan referensi untuk pengembangan pada penelitian selanjutnya.
Gambar 3. Tampilan GUI Awal
Gambar 4. Tampilan GUI Hasil Pengujian

## 4.   Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah metode  ekstraksi  ciri  GLCM  dan  K-NN  dapat melakukan  klasifikasi  terhadap  citra  rimpang  dengan cukup  baik.  Sistem  ini  dapat  membantu  masyarakat yang  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  jenis  rimpang. Pengujian  pada  penelitian  ini  mendapatkan  akurasi tertinggi sebesar 74% pada data test dengan nilai K=11 dan  K=15.  Penentuan  nilai  K  merupakan  hal  yang sangat penting, karena akan berpengaruh terhadap hasil yang  diperoleh.  Berdasarkan  kesimpulan  tersebut,
akurasi sistem perlu ditingkatkan agar hasil klasifikasi menjadi  lebih  akurat.  Saran-saran  untuk  menjadikan penelitian  lebih  baik  yaitu  data  yang  digunakan  lebih banyak dan bervariasi, menambah tahapan preprocessing seperti  segmentasi  untuk  memisahkan bagian  objek  dan background ,  mengkombinasikan beberapa metode ekstraksi ciri seperti ektraksi bentuk dan warna agar fitur pada citra lebih banyak diketahui, menambah  metode  klasifikasi seperti  SVM  dan  CNN untuk mencari metode yang memiliki performa terbaik.

## Daftar Rujukan
[1] Y.  Feberian  and  D.  Fitriati,  “Klasifikasi  Rimpang Menggunakan  Convolution  Neural  Network,” J. Informatics Adv. Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 10–14, 2022.
[2] A.  Suprasetyo,  A.  D.  Kalifa,  and  S.  Diwandari, “Penyiraman  Otomatis  dan  System  Monitoring  Bibit Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Sugeno,” J. Fasilkom ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  431–437,  2023,  doi: 10.37859/jf.v13i3.6150.
[3] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[4] D.  C.  Agustin,  M.  A.  Rosid,  and  N.  Ariyanti, “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  Untuk Deteksi  Kesegaran  Pada  Apel,” J.  Fasilkom ,  vol.  13,  no. 02, pp. 145–150, 2023, doi: 10.37859/jf.v13i02.5175.
[5] R.  Kosasih,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Pisang Berdasarkan Ekstraksi Fitur Tekstur dan Algoritme KNN,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  10,  no.  4,  pp. 383–388, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i4.462.
[6] A. Arifin, J. Hendyli, and D. E. Herwindiati, “Klasifikasi Tanaman  Obat  Herbal  Menggunakan  Metode  Support Vector Machine,” Comput.  J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.24912/computatio.v1i1.12811.
[7] D. Nurnaningsih, D. Alamsyah, A. Herdiansah, and A. A. J. Sinlae, “Identifikasi Citra Tanaman Obat Jenis Rimpang dengan  Euclidean  Distance  Berdasarkan  Ciri  Bentuk  dan Tekstur,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3, pp. 171–178, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1019.
[8] B. Zaman, A. Rifai, and M. B. Hanif, “Komparasi Metode Klasifikasi  Batik  Menggunakan  Neural  Network  Dan  K- Nearest Neighbor Berbasis Ekstraksi Fitur Tekstur,” J. Inf. Syst.  Informatics ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  582–595,  2021,  doi: 10.51519/journalisi.v3i4.213.
[9] D. Sartika, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbour dalam Menganalisis Sentimen Terhadap Program Merdeka Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM),” J.  Buana  Inform. , vol. 14, no. 01, pp. 69–76, 2023, doi:
10.24002/jbi.v14i01.7178.
[10] M.  Astiningrum,  P.  P.  Arhandi,  and  N.  A.  Ariditya, “Identifikasi Penyakit Pada Daun Tomat Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, pp. 47–50, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.320.
[11] N.  P.  Batubara,  D.  Widiyanto,  and  N.  Chamidah, “Klasifikasi  rempah  rimpang  berdasarkan  ciri  warna  rgb
dan  tekstur  glcm  menggunakan  algoritma  naive  bayes,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 3, p. 156, 2020, doi: 10.52958/iftk.v16i3.2196.
[12] S. Mawaddah, M. R. Mufid, D. Aditama, N. Islamiya, and T.  Wulandari,  “Klasifikasi  Citra  Rimpang  Menggunakan Support  Vector  Machine  dan  K-Nearest  Neighbor,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 9, no. 1, pp. 15–18, 2022, doi: 10.25047/jtit.v9i1.250.
[13] F. M. Sarimole and A. Syaeful, “Classification of Durian Types  Using  Features  Extraction  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (Glcm)  and  K-Nearest  Neighbors (Knn),” J. Appl. Eng. Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 111– 121, 2022, doi: 10.37385/jaets.v4i1.959.
[14] R.  A.  Rizal et  al. ,  “Analisis  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (Glcm) Dalam Mengenali Citra Ekspresi Wajah,” J. Mantik  Augustus  Manajemen,  Teknol.  Informatiak  dan Komun. , vol. 3, no. 2, pp. 31–38, 2019.
[15] H. S. Maharani and I. K. D. Nuryana, “Role Of Gray Level Co-Occurrence  Matrix  for  Convolution  Neural  Network Transfer Learning in Coffee Bean Classification,” (Journal Informatics Comput. Sci. , vol. 05, no. 1, pp. 1–6, 2023, doi: 10.26740/jinacs.v5n01.
[16] S. W. Agusta and W. Kaswidjanti, “The Implementation of Color  Feature  Extraction  and  Gray  Level  Co-occurrence Matrix Combination in K-Nearest Neighbor Classification Method for Tomato Leaf Disease Identification Penerapan Kombinasi  Ekstraksi  Fitur  Warna  dan  Gray  Level  Co- occurance Matrix,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 20, no.
2, pp. 250–262, 2023, doi: 10.31515/telematika.v20i2.10009.
[17] B. E. Salam, P. Sokibi, and A. Sevtiana, “KLASIFIKASI JENIS  BATU  ALAM  MENGGUNAKAN  METODE GRAYLEVEL  CO-OCCURRENCE  MATRIX  (GLCM) DAN  K-NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN)  (STUDI KASUS:  PABRIK  BATU  PRIMA  STONE  DI  DESA BALAD),” Kohesi J. Multidisiplin Saintek , vol. 01, no. 04, pp. 83–93, 2023, doi: 10.3785/kjst.v1i5.195.
[18] C.  Wijaya,  H.  Irsyad,  and  W.  Widhiarso,  “Klasifikasi Pneumonia  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor Dengan Ekstraksi Glcm,” J. Algoritm. , vol. 1, no. 1, pp. 33– 44, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.431.
[19]
I.  Habib  Kusuma  and  N.  Cahyono,  “Analisis  Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan E-Commerce
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J.  Pengemb.  IT ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  302–307,  2023,  doi: 10.30591/jpit.v8i3.5734.